Искусственный интеллект в помощь полицейскому
Институт проблем правоприменения при Европейском университете в Санкт-Петербурге проанализировал 4,4 миллиона сообщений о происшествиях, с которыми люди обращаются в полицию.
В каждой дежурной части полиции существует книга учета сообщений о происшествиях (КУСП), в которую заносятся обращения людей, рапорты и сообщения из больниц, ФСИН и других государственных учреждений. С 2013 г. Генеральная прокуратура России внедрила государственную автоматизированную систему «Правовая статистика» (ГАС ПС). Однако чтобы только прочитать эти данные (объемом больше, чем 450 копий «Войны и мира») потребовался бы год работы человека без перерыва на еду и сон, не говоря уже о трудозатратах на анализ и классификацию. С помощью машинного обучения стало возможно решить эту задачу с минимальным участием человека. Нейросеть способна обучаться, чтобы распознавать закономерности в данных и обобщать их. В результате работы нейросети сообщения в полицию удалось разделить на 40 содержательных категорий («бытовые происшествия», «потери и кражи», «ДТП», «суициды», «пожары» и т.д.).
Благодаря этому исследованию мы теперь знаем структуру проблем, с которыми люди обращаются в полицию и результаты работы полиции по этим обращениям. В дальнейшем это поможет смоделировать реакцию правоохранительных органов на разные типы обращений. Обнаружить шаблоны и аномалии в этой реакции и оптимизировать ее.
Работа проведена при поддержке Российского научного фонда (грант 17-18-01618)
Источник: EUSPchannel (https://youtu.be/DWcc3sgOOJo)
Видео Искусственный интеллект в помощь полицейскому канала Российский научный фонд
В каждой дежурной части полиции существует книга учета сообщений о происшествиях (КУСП), в которую заносятся обращения людей, рапорты и сообщения из больниц, ФСИН и других государственных учреждений. С 2013 г. Генеральная прокуратура России внедрила государственную автоматизированную систему «Правовая статистика» (ГАС ПС). Однако чтобы только прочитать эти данные (объемом больше, чем 450 копий «Войны и мира») потребовался бы год работы человека без перерыва на еду и сон, не говоря уже о трудозатратах на анализ и классификацию. С помощью машинного обучения стало возможно решить эту задачу с минимальным участием человека. Нейросеть способна обучаться, чтобы распознавать закономерности в данных и обобщать их. В результате работы нейросети сообщения в полицию удалось разделить на 40 содержательных категорий («бытовые происшествия», «потери и кражи», «ДТП», «суициды», «пожары» и т.д.).
Благодаря этому исследованию мы теперь знаем структуру проблем, с которыми люди обращаются в полицию и результаты работы полиции по этим обращениям. В дальнейшем это поможет смоделировать реакцию правоохранительных органов на разные типы обращений. Обнаружить шаблоны и аномалии в этой реакции и оптимизировать ее.
Работа проведена при поддержке Российского научного фонда (грант 17-18-01618)
Источник: EUSPchannel (https://youtu.be/DWcc3sgOOJo)
Видео Искусственный интеллект в помощь полицейскому канала Российский научный фонд
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Владимир Путин встретился с молодыми учеными, которые получили мегагрантыКак погода и климат влияют на здоровьеМастер-класс по популяризации научных результатовСуперкомпьютерный реализм: от движения атомов к свойствам материаловУченые из Орла создали оптоволоконный зонд для диагностики новообразований в печениБГУ получил грант на разработку новых термоэлектрических материаловОткрытый микрофон с заместителем генерального директора РНФМинсельхоз России высоко оценил выведенные в Омске семенаУченые сделали 3D-модель еды по двумерному изображению ее внутренней структурыГармония в гормонах: как они влияют на наш успехПензенский «мобильный психиатр» позволит определить психическое расстройство за 5 минутНад улучшением процессов нефтепереработки работают новосибирские химикиИнтервью Александра Хлунова порталу «Поиск»Екатерина ХрамееваПресс-конференция, приуроченная ко Дню российской наукиИрина ЕлисееваКак ученые натаскивают компьютеры на расшифровку результатов самого большого эксперимента на ЗемлеВебинар по вопросам реализации грантов РНФ 14 ноября 2018Презентация отчета за 2021 годЗапись пресс-конференции в ТАСС